Kubernetes'in işleyişindeki 6 eğlenceli sistem hatası [ve çözümleri]

Kubernetes'i üretimde kullandığımız yıllar boyunca, çeşitli sistem bileşenlerindeki hataların, konteynerlerin ve kapsüllerin çalışmasını etkileyen hoş olmayan ve/veya anlaşılmaz sonuçlara nasıl yol açtığına dair birçok ilginç hikaye biriktirdik. Bu yazıda en yaygın veya ilginç olanlardan bazılarını seçtik. Bu tür durumlarla karşılaşacak kadar şanslı olmasanız bile, bu tür kısa polisiye öyküleri okumak, özellikle de “birinci elden” her zaman ilginç olur, değil mi?..

1. Hikaye: Supercronic ve Docker asılı

Kümelerden birinde periyodik olarak kümenin normal işleyişine müdahale eden donmuş bir Docker aldık. Aynı zamanda Docker loglarında aşağıdakiler gözlemlendi:

level=error msg="containerd: start init process" error="exit status 2: "runtime/cgo: pthread_create failed: No space left on device
SIGABRT: abort
PC=0x7f31b811a428 m=0

goroutine 0 [idle]:

goroutine 1 [running]:
runtime.systemstack_switch() /usr/local/go/src/runtime/asm_amd64.s:252 fp=0xc420026768 sp=0xc420026760
runtime.main() /usr/local/go/src/runtime/proc.go:127 +0x6c fp=0xc4200267c0 sp=0xc420026768
runtime.goexit() /usr/local/go/src/runtime/asm_amd64.s:2086 +0x1 fp=0xc4200267c8 sp=0xc4200267c0

goroutine 17 [syscall, locked to thread]:
runtime.goexit() /usr/local/go/src/runtime/asm_amd64.s:2086 +0x1

…

Bu hatayla ilgili bizi en çok ilgilendiren mesaj şu: pthread_create failed: No space left on device. Hızlı Çalışma belgeleme Docker'ın bir süreci çatallayamayacağını, bu yüzden periyodik olarak donduğunu açıkladı.

İzleme sırasında aşağıdaki resim olup bitene karşılık gelir:

Diğer düğümlerde de benzer bir durum gözlemleniyor:

Aynı düğümlerde şunu görüyoruz:

root@kube-node-1 ~ # ps auxfww | grep curl -c
19782
root@kube-node-1 ~ # ps auxfww | grep curl | head
root     16688  0.0  0.0      0     0 ?        Z    Feb06   0:00      |       _ [curl] <defunct>
root     17398  0.0  0.0      0     0 ?        Z    Feb06   0:00      |       _ [curl] <defunct>
root     16852  0.0  0.0      0     0 ?        Z    Feb06   0:00      |       _ [curl] <defunct>
root      9473  0.0  0.0      0     0 ?        Z    Feb06   0:00      |       _ [curl] <defunct>
root      4664  0.0  0.0      0     0 ?        Z    Feb06   0:00      |       _ [curl] <defunct>
root     30571  0.0  0.0      0     0 ?        Z    Feb06   0:00      |       _ [curl] <defunct>
root     24113  0.0  0.0      0     0 ?        Z    Feb06   0:00      |       _ [curl] <defunct>
root     16475  0.0  0.0      0     0 ?        Z    Feb06   0:00      |       _ [curl] <defunct>
root      7176  0.0  0.0      0     0 ?        Z    Feb06   0:00      |       _ [curl] <defunct>
root      1090  0.0  0.0      0     0 ?        Z    Feb06   0:00      |       _ [curl] <defunct>

Bu davranışın kapsülün birlikte çalışmasının bir sonucu olduğu ortaya çıktı. süperkronik (bölmelerde cron işlerini çalıştırmak için kullandığımız bir Go yardımcı programı):

 _ docker-containerd-shim 833b60bb9ff4c669bb413b898a5fd142a57a21695e5dc42684235df907825567 /var/run/docker/libcontainerd/833b60bb9ff4c669bb413b898a5fd142a57a21695e5dc42684235df907825567 docker-runc
|   _ /usr/local/bin/supercronic -json /crontabs/cron
|       _ /usr/bin/newrelic-daemon --agent --pidfile /var/run/newrelic-daemon.pid --logfile /dev/stderr --port /run/newrelic.sock --tls --define utilization.detect_aws=true --define utilization.detect_azure=true --define utilization.detect_gcp=true --define utilization.detect_pcf=true --define utilization.detect_docker=true
|       |   _ /usr/bin/newrelic-daemon --agent --pidfile /var/run/newrelic-daemon.pid --logfile /dev/stderr --port /run/newrelic.sock --tls --define utilization.detect_aws=true --define utilization.detect_azure=true --define utilization.detect_gcp=true --define utilization.detect_pcf=true --define utilization.detect_docker=true -no-pidfile
|       _ [newrelic-daemon] <defunct>
|       _ [curl] <defunct>
|       _ [curl] <defunct>
|       _ [curl] <defunct>
…

Sorun şu: Bir görev süperkronikte çalıştırıldığında, onun tarafından oluşturulan süreç doğru şekilde sonlandırılamıyor, dönüşmek zombi.

Dikkat: Daha kesin olmak gerekirse, süreçler cron görevleri tarafından üretilir, ancak supercronic bir başlangıç ​​sistemi değildir ve çocuklarının oluşturduğu süreçleri "benimseyemez". SIGHUP veya SIGTERM sinyalleri yükseltildiğinde, bunlar alt süreçlere aktarılmaz, bu da alt süreçlerin sonlandırılmamasına ve zombi durumunda kalmasına neden olur. Tüm bunlar hakkında daha fazlasını okuyabilirsiniz, örneğin, böyle bir makale.

Sorunları çözmenin birkaç yolu vardır:

1. Geçici bir çözüm olarak sistemdeki PID sayısını tek bir noktada artırın:

          /proc/sys/kernel/pid_max (since Linux 2.5.34)
                 This file specifies the value at which PIDs wrap around (i.e., the value in this file is one greater than the maximum PID).  PIDs greater than this  value  are  not  allo‐
                 cated;  thus, the value in this file also acts as a system-wide limit on the total number of processes and threads.  The default value for this file, 32768, results in the
                 same range of PIDs as on earlier kernels

2. Veya görevleri doğrudan değil, aynısını kullanarak supercronic'te başlatın. tini, işlemleri doğru bir şekilde sonlandırabilen ve zombi yaratmayan.

Hikaye 2. Bir grubu silerken “Zombiler”

Kubelet çok fazla CPU tüketmeye başladı:

Kimse bundan hoşlanmayacak, bu yüzden kendimizi silahlandırdık perf ve sorunla ilgilenmeye başladım. Soruşturmanın sonuçları şu şekilde oluştu:

• Kubelet, CPU zamanının üçte birinden fazlasını tüm gruplardan bellek verilerini çekerek harcıyor:

  

• Çekirdek geliştiricilerinin posta listesinde şunları bulabilirsiniz: sorunun tartışılması. Kısaca olay şu noktaya geliyor: çeşitli tmpfs dosyaları ve benzeri şeyler sistemden tamamen kaldırılmaz bir grubu silerken, sözde memcg zombi. Er ya da geç sayfa önbelleğinden silinecekler, ancak sunucuda çok fazla bellek var ve çekirdek bunları silmekle zaman kaybetmenin bir anlamı yok. Bu yüzden birikmeye devam ediyorlar. Bu neden oluyor? Bu, sürekli olarak yeni işler ve onlarla birlikte yeni bölmeler yaratan cron işlerine sahip bir sunucudur. Böylece, içlerindeki kaplar için yeni gruplar oluşturulur ve bunlar kısa sürede silinir.
• Kubelet'teki cAdvisor neden bu kadar zaman harcıyor? En basit uygulamayla bunu görmek kolaydır time cat /sys/fs/cgroup/memory/memory.stat. Sağlıklı bir makinede işlem 0,01 saniye sürüyorsa sorunlu cron02'de 1,2 saniye sürer. Sorun şu ki, sysfs'den verileri çok yavaş okuyan cAdvisor, zombi gruplarında kullanılan hafızayı hesaba katmaya çalışıyor.
• Zombileri zorla kaldırmak için önbellekleri LKML'de önerildiği şekilde temizlemeyi denedik: sync; echo 3 > /proc/sys/vm/drop_caches, - ancak çekirdeğin daha karmaşık olduğu ortaya çıktı ve arabayı çarptı.

Ne yapalım? Sorun çözülüyor (işlemekve bir açıklama için bkz. mesajı yayınla) Linux çekirdeğinin 4.16 sürümüne güncellenmesi.

Tarih 3. Systemd ve montajı

Kubelet yine bazı düğümlerde çok fazla kaynak tüketiyor ancak bu sefer çok fazla bellek tüketiyor:

Ubuntu 16.04'te kullanılan systemd'de bir sorun olduğu ve bağlantı için oluşturulan montajları yönetirken ortaya çıktığı ortaya çıktı. subPath ConfigMap'in veya sırrının. Pod işini tamamladıktan sonra systemd hizmeti ve hizmet montajı kalır sistemde. Zamanla bunların büyük bir kısmı birikir. Bu konuyla ilgili sorunlar bile var:

1. #5916;
2. kubernet'ler #57345.

...sonuncusu systemd'deki PR'yi ifade eder: #7811 (sistemd'deki sorun - #7798).

Sorun artık Ubuntu 18.04'te mevcut değil ancak Ubuntu 16.04'ü kullanmaya devam etmek istiyorsanız bu konudaki geçici çözümümüzü faydalı bulabilirsiniz.

Böylece aşağıdaki DaemonSet'i yaptık:

---
apiVersion: extensions/v1beta1
kind: DaemonSet
metadata:
  labels:
    app: systemd-slices-cleaner
  name: systemd-slices-cleaner
  namespace: kube-system
spec:
  updateStrategy:
    type: RollingUpdate
  selector:
    matchLabels:
      app: systemd-slices-cleaner
  template:
    metadata:
      labels:
        app: systemd-slices-cleaner
    spec:
      containers:
      - command:
        - /usr/local/bin/supercronic
        - -json
        - /app/crontab
        Image: private-registry.org/systemd-slices-cleaner/systemd-slices-cleaner:v0.1.0
        imagePullPolicy: Always
        name: systemd-slices-cleaner
        resources: {}
        securityContext:
          privileged: true
        volumeMounts:
        - name: systemd
          mountPath: /run/systemd/private
        - name: docker
          mountPath: /run/docker.sock
        - name: systemd-etc
          mountPath: /etc/systemd
        - name: systemd-run
          mountPath: /run/systemd/system/
        - name: lsb-release
          mountPath: /etc/lsb-release-host
      imagePullSecrets:
      - name: antiopa-registry
      priorityClassName: cluster-low
      tolerations:
      - operator: Exists
      volumes:
      - name: systemd
        hostPath:
          path: /run/systemd/private
      - name: docker
        hostPath:
          path: /run/docker.sock
      - name: systemd-etc
        hostPath:
          path: /etc/systemd
      - name: systemd-run
        hostPath:
          path: /run/systemd/system/
      - name: lsb-release
        hostPath:
          path: /etc/lsb-release

... ve aşağıdaki betiği kullanır:

#!/bin/bash

# we will work only on xenial
hostrelease="/etc/lsb-release-host"
test -f ${hostrelease} && grep xenial ${hostrelease} > /dev/null || exit 0

# sleeping max 30 minutes to dispense load on kube-nodes
sleep $((RANDOM % 1800))

stoppedCount=0
# counting actual subpath units in systemd
countBefore=$(systemctl list-units | grep subpath | grep "run-" | wc -l)
# let's go check each unit
for unit in $(systemctl list-units | grep subpath | grep "run-" | awk '{print $1}'); do
  # finding description file for unit (to find out docker container, who born this unit)
  DropFile=$(systemctl status ${unit} | grep Drop | awk -F': ' '{print $2}')
  # reading uuid for docker container from description file
  DockerContainerId=$(cat ${DropFile}/50-Description.conf | awk '{print $5}' | cut -d/ -f6)
  # checking container status (running or not)
  checkFlag=$(docker ps | grep -c ${DockerContainerId})
  # if container not running, we will stop unit
  if [[ ${checkFlag} -eq 0 ]]; then
    echo "Stopping unit ${unit}"
    # stoping unit in action
    systemctl stop $unit
    # just counter for logs
    ((stoppedCount++))
    # logging current progress
    echo "Stopped ${stoppedCount} systemd units out of ${countBefore}"
  fi
done

... ve daha önce bahsedilen süperkronik kullanılarak her 5 dakikada bir çalışır. Docker dosyası şuna benzer:

FROM ubuntu:16.04
COPY rootfs /
WORKDIR /app
RUN apt-get update && 
    apt-get upgrade -y && 
    apt-get install -y gnupg curl apt-transport-https software-properties-common wget
RUN add-apt-repository "deb [arch=amd64] https://download.docker.com/linux/ubuntu xenial stable" && 
    curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | apt-key add - && 
    apt-get update && 
    apt-get install -y docker-ce=17.03.0*
RUN wget https://github.com/aptible/supercronic/releases/download/v0.1.6/supercronic-linux-amd64 -O 
    /usr/local/bin/supercronic && chmod +x /usr/local/bin/supercronic
ENTRYPOINT ["/bin/bash", "-c", "/usr/local/bin/supercronic -json /app/crontab"]

Hikaye 4. Kapsülleri planlarken rekabet gücü

Şu fark edildi: Bir düğüme yerleştirilmiş bir bölmemiz varsa ve görüntüsü çok uzun bir süre boyunca dışarı pompalanırsa, o zaman aynı düğüme "vuran" başka bir bölme basitçe yeni bölmenin görüntüsünü çekmeye başlamıyor. Bunun yerine önceki bölmenin görüntüsü çekilene kadar bekler. Sonuç olarak, önceden planlanmış ve görüntüsü yalnızca bir dakika içinde indirilebilecek olan bir bölme, şu duruma gelecektir: containerCreating.

Olaylar şöyle görünecek:

Normal  Pulling    8m    kubelet, ip-10-241-44-128.ap-northeast-1.compute.internal  pulling image "registry.example.com/infra/openvpn/openvpn:master"

O çıkıyor Yavaş bir kayıt defterindeki tek bir görüntü dağıtımı engelleyebilir düğüm başına.

Ne yazık ki, durumdan çıkmanın pek fazla yolu yok:

1. Docker Registry'nizi doğrudan kümede veya doğrudan kümeyle (örneğin GitLab Registry, Nexus vb.) kullanmayı deneyin;
2. Gibi yardımcı programları kullanın deniz canavarı.

Hikaye 5. Bellek yetersizliğinden dolayı düğümler takılıyor

Çeşitli uygulamaların çalışması sırasında, bir düğümün tamamen erişilebilir olmadığı bir durumla da karşılaştık: SSH yanıt vermiyor, tüm izleme arka plan programları düşüyor ve ardından günlüklerde anormal hiçbir şey (veya neredeyse hiçbir şey) kalmıyor.

MongoDB'nin çalıştığı bir düğüm örneğini kullanarak size resimlerle anlatacağım.

Tepesi böyle görünüyor karşı kazalar:

Ve bunun gibi - sonra kazalar:

İzlemede, düğümün artık mevcut olmadığı keskin bir sıçrama da vardır:

Dolayısıyla ekran görüntülerinden şunu açıkça görüyoruz:

1. Makinedeki RAM'in ucuna yakın;
2. RAM tüketiminde keskin bir artış var ve bunun ardından makinenin tamamına erişim aniden devre dışı kalıyor;
3. Mongo'ya, DBMS sürecini daha fazla bellek kullanmaya ve diskten aktif olarak okumaya zorlayan büyük bir görev gelir.

Görünüşe göre Linux'un boş belleği biterse (bellek baskısı oluşur) ve takas yoksa, o zaman karşı OOM katili geldiğinde, sayfaların sayfa önbelleğine atılması ve tekrar diske yazılması arasında bir dengeleme eylemi ortaya çıkabilir. Bu, sonraki dağıtım için cesurca mümkün olduğunca çok sayıda bellek sayfasını serbest bırakan kswapd tarafından yapılır.

Ne yazık ki, az miktarda boş bellekle birlikte büyük bir G/Ç yüküyle, kswapd tüm sistemin darboğazı haline geliyorçünkü ona bağlılar tüm sistemdeki hafıza sayfalarının tahsisleri (sayfa hataları). Süreçler artık belleği kullanmak istemezse ve OOM öldürücü uçurumun en ucunda sabitlenirse, bu çok uzun bir süre devam edebilir.

Doğal soru şu: OOM katili neden bu kadar geç geldi? Mevcut sürümünde OOM katili son derece aptaldır: yalnızca bir bellek sayfası tahsis etme girişimi başarısız olduğunda süreci sonlandıracaktır; sayfa hatası başarısız olursa. Bu çok uzun bir süre gerçekleşmez, çünkü kswapd cesurca bellek sayfalarını serbest bırakır ve sayfa önbelleğini (aslında sistemdeki tüm disk G/Ç'sini) tekrar diske atar. Daha detaylı olarak çekirdekteki bu tür sorunları ortadan kaldırmak için gerekli adımların açıklamasını okuyabilirsiniz. burada.

Bu davranış gelişmeli Linux çekirdeği 4.6+ ile.

6. Hikaye. Kapsüller Beklemede durumunda kalıyor

Gerçekten çok sayıda kapsülün faaliyet gösterdiği bazı kümelerde, çoğunun eyalette çok uzun bir süre "takıldığını" fark etmeye başladık. Pending, ancak Docker kapsayıcılarının kendileri zaten düğümlerde çalışıyor ve manuel olarak çalışılabiliyor.

Bu içinde describe yanlış bir şey yok:

  Type    Reason                  Age                From                     Message
  ----    ------                  ----               ----                     -------
  Normal  Scheduled               1m                 default-scheduler        Successfully assigned sphinx-0 to ss-dev-kub07
  Normal  SuccessfulAttachVolume  1m                 attachdetach-controller  AttachVolume.Attach succeeded for volume "pvc-6aaad34f-ad10-11e8-a44c-52540035a73b"
  Normal  SuccessfulMountVolume   1m                 kubelet, ss-dev-kub07    MountVolume.SetUp succeeded for volume "sphinx-config"
  Normal  SuccessfulMountVolume   1m                 kubelet, ss-dev-kub07    MountVolume.SetUp succeeded for volume "default-token-fzcsf"
  Normal  SuccessfulMountVolume   49s (x2 over 51s)  kubelet, ss-dev-kub07    MountVolume.SetUp succeeded for volume "pvc-6aaad34f-ad10-11e8-a44c-52540035a73b"
  Normal  Pulled                  43s                kubelet, ss-dev-kub07    Container image "registry.example.com/infra/sphinx-exporter/sphinx-indexer:v1" already present on machine
  Normal  Created                 43s                kubelet, ss-dev-kub07    Created container
  Normal  Started                 43s                kubelet, ss-dev-kub07    Started container
  Normal  Pulled                  43s                kubelet, ss-dev-kub07    Container image "registry.example.com/infra/sphinx/sphinx:v1" already present on machine
  Normal  Created                 42s                kubelet, ss-dev-kub07    Created container
  Normal  Started                 42s                kubelet, ss-dev-kub07    Started container

Biraz araştırdıktan sonra kubelet'in pod'ların durumu ve canlılık/hazırlık testleri hakkındaki tüm bilgileri API sunucusuna göndermek için yeterli zamanı olmadığı varsayımında bulunduk.

Yardımı inceledikten sonra aşağıdaki parametreleri bulduk:

--kube-api-qps - QPS to use while talking with kubernetes apiserver (default 5)
--kube-api-burst  - Burst to use while talking with kubernetes apiserver (default 10) 
--event-qps - If > 0, limit event creations per second to this value. If 0, unlimited. (default 5)
--event-burst - Maximum size of a bursty event records, temporarily allows event records to burst to this number, while still not exceeding event-qps. Only used if --event-qps > 0 (default 10) 
--registry-qps - If > 0, limit registry pull QPS to this value.
--registry-burst - Maximum size of bursty pulls, temporarily allows pulls to burst to this number, while still not exceeding registry-qps. Only used if --registry-qps > 0 (default 10)

Gördüğünüz gibi varsayılan değerler oldukça küçükve %90'ında tüm ihtiyaçları karşılıyorlar... Ancak bizim durumumuzda bu yeterli değildi. Bu nedenle aşağıdaki değerleri ayarladık:

--event-qps=30 --event-burst=40 --kube-api-burst=40 --kube-api-qps=30 --registry-qps=30 --registry-burst=40

... ve kubelet'leri yeniden başlattık, ardından API sunucusuna yapılan çağrı grafiklerinde aşağıdaki resmi gördük:

... ve evet, her şey uçmaya başladı!

PS

Hataların toplanması ve bu makalenin hazırlanmasındaki yardımlarından dolayı şirketimizin çok sayıda mühendisine ve özellikle Ar-Ge ekibimizden meslektaşım Andrey Klimentyev'e derin şükranlarımı sunuyorum (zuzzalar).

PPS

Blogumuzda da okuyun:

• «Kubernetes bölmelerinde hata ayıklama için kubectl-debug eklentisi'.
• Kubernetes ipuçları ve püf noktaları döngüsü:
  • «Bir kümede çalışan kaynakları Helm 2 yönetimine aktarma";
  • «Bir web uygulamasında düğüm tahsisi ve yüklemeler hakkında";
  • «Geliştirici sitelerine erişim";
  • «Büyük veritabanları için önyüklemeyi hızlandırma'.

Kaynak: habr.com